本文基于 Ubuntu 22.04 服务器环境，依托 NVIDIA RTX 家用高性能显卡，手把手讲解 MiniMind 轻量大语言模型从零搭建、数据集部署、全流程训练、可视化Web服务搭建及GGUF格式量化的完整实操方案。全程摒弃复杂高阶封装，基于原生 PyTorch 实现，适配个人开发者、人工智... ...

Coding Agent 的难点从来不是“生成一段代码”，而是在陌生仓库中理解约束、找到正确修改位置、控制变更范围并证明结果可用。Claude Code 代表的终端型 Agent，把这套过程放进了真实开发环境。 先理解仓库，再动手 可靠流程通常从读取项目说明、目录、依赖、测试命令和 Git 状态开始 ...

2026年学习AI Agent的Top 5书籍推荐以下是2026年学习Agentic AI的5本最佳书籍，以及配套的推荐课程，帮助你进行主动学习。这份清单涵盖了Agentic AI的理论知识，以及构建AI Agent来自动化实际任务的实用技巧。1. 《The Agentic AI Bible》（作者 ...

大模型很强却常难落地，关键在于工作流没接上。本文讲清工具调用原理，并用WorkBuddy串联内容、数据、运维三类链路，附效率对比。 ...

北航的工作 Mem2Evolve 发表于 ACL 2026，提出了一种全新的智能体自我进化范式，把"能力扩展"与"经验蒸馏"两个过程耦合起来，实现更稳定、更高效的智能体持续进化 背景 LLM 智能体在各类应用中已取得显著成功，研究者们不再满足于静态的任务特定系统，而是开始追求能够自我进化的智能体。然 ...

智能体走热的底层驱动力是大模型成熟。本文拆解大模型作为智能体大脑的定位，结合落地场景与成本对比，展望人机协作方向。 ...

“自我进化型 Agent”听起来像模型会自行升级，但 Hermes Agent 给我的更实际启发，是把长期变化放在分层架构中管理：运行时完成当前任务，记忆层保存经验，技能层把反复成功的方法沉淀下来。 三层各自解决什么 运行层负责理解目标、选择动作和处理工具结果；记忆层保存任务轨迹、偏好与反馈；技能层 ...

个人 AI 助理真正困难的地方，不是接入一个聊天模型，而是同时面对多个消息渠道、长期身份、工具权限、后台任务和插件生态。OpenClaw 这类项目的价值，在于展示了一个 Agent 产品怎样被拆成可以长期演进的系统。 渠道层与 Agent 核心要分开 用户可能从网页、桌面端、聊天软件或语音入口发起请 ...

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当 Agent 只有“模型决定工具，工具返回结果”这一条循环时，普通 AgentExecutor 已经够用；当流程出现分支、审批、并行、暂停恢复和失败补偿，状态图会比隐藏在 Prompt 里的流程更可靠。 图把控制流显式化 LangGraph 用节点表示计算或动作，用边表示跳转，用 State 保存 ...

LangChain 最容易被误解为“把提示词、模型和工具包起来”的库。深入使用后我更看重它提供的统一组件协议、可组合 Runnable、回调追踪和生态集成，而不是某一个封装函数。 LCEL 的价值在组合与可替换 Prompt、模型、解析器、检索器都可以作为 Runnable 组合，并统一支持调用、批 ...

iNeuOS_Vision 是以YOLO 目标检测和多模态VLM模型语义理解为双引擎的工业视觉智能分析平台。当前市场已有“小检测模型 + VLM 大模型”协同的视频检测和分析产品，都集中在硬件摄像头品牌厂家；但同时具备“YOLO目标检测、VLM与YOLO检测结果联动及定时独立巡检、告警驱动完成YOL... ...

硬件研发自动化协作技术流程规范：从语义理解到物理落地的标准化路径1. 硬件自动化转型的背景与逻辑硬件工程领域的传统研发模式存在效率瓶颈。试错成本高、交付周期长，这些问题制约着企业创新。本规范试图改变这种状况，通过调整 AI 与硬件工程的协作方式，提升首版成功率。硬件设计的物理特性决定了容错空间小。与 ...

所谓“自我进化”很容易被描述成 Agent 自动变聪明，但工程上更可信的解释是：系统持续收集失败与反馈，提出改进候选，经过离线评估和审批后再更新 Prompt、Skill、检索或模型。 自动优化的是系统，不只是 Prompt 失败可能来自工具描述、上下文、数据、流程或模型。只让模型反复重写 Prom ...

一、背景：大模型很火，企业却用不出价值 大模型的话题热度一直很高，可落到企业日常，很多人还停留在「问问问题、写写文案」的阶段。真正的问题在于，光聊天解决不了业务问题——发票要录入、报表要生成、系统要对账，这些活模型自己下不了手。 究其原因，单纯的语言模型缺的是「行动力」：它读不到你的数据库、改不了你 ...

这一章我们从多模态模型的架构演进，动态分辨率输入、多模态位置编码和训练策略等三大技术难题入手，聊聊多模态能力飞跃背后的技术演变。 ...

阿里巴巴集团联合上海交大、中科大的工作 CoEvo-Mem，目前挂在 Arxiv 26.08 上，研究的是长期 LLM Agent 的记忆系统。它指出检索策略和记忆库其实是相互耦合的，但过去的方法总是固定其中一个、只优化另一个，于是提出一个闭环框架让二者协同进化，同时保持负责回答问题的 LLM 冻结 ...

本文基于 Ubuntu 26.04 系统、纯CPU无CUDA硬件环境，完整演示基于 llama.cpp 实现 HF 原始模型转换 GGUF 格式与CPU量化的落地实操流程。以 Qwen2-0.5B-Instruct 中文对话模型为案例，循序渐进讲解Swap分区配置、系统依赖安装、llama.cpp源... ...

摘要 区别于仅能机械回应的标准旧版 AI，智能体式 AI 可以通过极具温度的对话式交互，精准捕捉到隐匿在旅客言语间的真实意图，进而匹配高度个性化的动态产品与随需应变的服务。由于将多源数据监控获取与高阶逻辑推理及自主行动力进行了深度融合，智能体式 AI 将业务流程从数周压缩至短短几分钟。这在大幅削减人 ...

只会聊天的大模型价值有限，工具调用才是它从说到做的关键。本文拆解工具调用原理，结合WorkBuddy落地场景梳理五个关键点与边界。 ...